每年，我们行业现状本期着眼于重型设备行业的主要趋势和技术。我们还深入研究了当前和未来的市场状况，以及目前或未来几年可能对行业如何设计设备产生影响的法规。
为了获得最好的见解，我们采访了各行各业的高管——从协会到原始设备制造商再到零部件供应商。以下是北美OEM销售副总裁Brian Kreifels、首席技术官Jeff Hemphill和首席信息与数字官Shoukat Ali Bhamani提供的回复，舍弗勒。
柴油，电力和其他电力替代品
你认为柴油发动机在未来几年的角色会发生怎样的变化?
Kreifels商用设备对柴油发动机的持续需求看起来仍然相当强劲，特别是在近期和中期。虽然有一些应用，如紧凑型建筑设备，可以更容易地实现电气化，但在更多的应用中，目前可用的车载发电或存储能力根本不够。因此，有必要继续改进柴油发动机技术，以满足立法要求和市场预期，这将推动效率的提高，加强缸内排放控制，并降低总拥有成本(TCO)。
在提高效率方面，未来的柴油发动机将越来越依赖于减少摩擦和热损失的技术。在这里，我们看到了一些技术的机会，如我们INA和FAG产品品牌的下一代滚动轴承、低摩擦涂层解决方案以及尚未充分开发的余热回收。可变气门驱动策略(例如，可变凸轮正时、气门/气缸失活、凸轮轮廓切换等)以及发动机和车辆系统冷却回路的主动控制管理，可以进一步提高发动机效率。
在更清洁的排放方面，“缸内”技术可以减少甚至消除对外部后处理设备的需要，如颗粒过滤器和选择性催化还原(SCR)同时仍能达到越来越严格的总体排放要求。事实上，上面提到的许多可变气门系统技术也可以用于减少缸内排放。
气缸内解决方案具有固有的优势，能够消除外部后处理设备带来的包装和安装挑战。此外，气缸内解决方案在发动机的整个生命周期内提供更好、更一致的排放控制。
在控制发动机生命周期内的排放方面，我们也看到人们对我们公司的INA液压冲击调节器(HLA)技术越来越感兴趣-不仅是为了消除鞭梢维护，而且是为了减少打开发动机进行服务的需要(这可能会对车辆排放产生不利影响)。此外，HLAs允许更精确和一致的控制开闭斜道，以帮助优化燃烧效率。
您认为在未来5-10年内，有哪些替代燃料会进入重型设备行业?
Hemphill当前位置美国是少数几个所有交通工具共同构成最大CO排放源的国家之一2排放。这导致了持续减少CO的压力2以及其他形式的排放。在联邦政府的大力支持下，氢作为燃料的势头正在增强。这包括燃料电池驱动的汽车，以及在内燃机中直接燃烧氢气的新努力。在舍弗勒，我们直接体验了这种势头，我们开发了用于燃料电池的双极板以及子系统，如热管理模块。生物柴油仍然是一种可行的替代品，因为它可以利用现有的基础设施，尽管它仍然面临成本问题。与此同时，由于天然气价格仍处于低位，压缩天然气(CNG)的成本基础颇具吸引力。然而，这一选择将需要新的基础设施，而投资本身还没有得到证明。我们参与了这些替代燃料的开发工作，例如为发动机部件或可变气门机构提供涂层，以更好地利用燃料。因此，虽然目前还看不到一个明确的赢家，但这个行业正在迅速学习，我们已经准备好支持最终的领导者。
杰夫Hemphill
电气化或其他替代能源/电力系统将如何在重型设备行业继续发展?
Kreifels:电气化的势头每年都在不断增强。随着汽车制造商不断推进电动化技术，成本将会下降，非公路市场的市场接受度也会上升。然而，非公路领域电气化技术的用途和要求将是独特的，需要优化以满足这些需求。同样，车载储能/发电也将成为限制非公路车辆采用电气化技术的速度和方式的关键因素。
尽管重型设备行业一直在一致关注传动系统的电气化，电动汽车的其他机械或液压系统也引起了人们的浓厚兴趣。例如，液压缸应用于工业车辆的许多位置。从本质上讲，液压缸在效率、可控性、连通性、NVH(噪音、振动和恶劣程度)以及环境影响方面存在各种限制。我们的技术进步，如创新的机电杆式执行器，可以作为工业车辆液压缸的完全替代品，从而缓解这些限制。
数据、物联网和连接
你认为人工智能(AI)和增强/虚拟现实(AR/VR)在产品设计和制造以及设备内部的应用中有什么潜力?
Bhamani:在过去的几年里，我们看到人工智能和AR/VR在我们的个人生活中有了巨大的发展，特别是通过消费电子产品。这包括我们手机上的许多传感器，以收集必要的数据，并以人工智能的形式提供分析。人们必须将这种技术应用到他们的职业生活中以获得商业价值。
一些业务部门率先成为早期适应者(例如，在线零售商、保险公司等)，而制造业现在才迎头赶上。在舍弗勒，我们在几年前开始了我们的数字化之旅，我们很快就开始看到人工智能和增强现实解决方案在以下领域的商业效益:
- 人工智能视觉检查，提高工作中心绩效
- 数字资产跟踪，将数字数据构建为发展人工智能的“资产”
- 基于虚拟现实的远程服务(例如，客户支持，工厂维护)
- 状态监控以减少停机时间/增加机器运行时间
今年早些时候，舍弗勒推出了屡获殊荣的旋转机械OPTIME状态监测解决方案。从这项创新中收集的数据可以进一步分析，以提供人工智能。
Shoukat Bhamani
未来AI和AR/VR的发展和实施对于建立自动工厂、供应链和汽车至关重要。得益于人工智能，端到端产品跟踪——从组件到最终使用——以及产品保修、维护和生命周期管理将成为可能。人工智能使更现实的预测成为可能，将减少制造商的库存并改善客户交付。此外，基于人工智能的商业模式将开辟新的市场和机会。此外，人工智能肯定有潜力在制造环境中极大地提高员工的体验，即激励。最终，所有这些改进将导致更快、更简单和更智能的业务操作。我相信我们只是触及了皮毛;真正的价值将在未来几年实现。
挑战与机遇
目前行业面临的最大挑战是什么，或者您认为行业在未来几年将面临什么挑战?
Kreifels当前位置在充满电池电动马达和替代燃料驱动的汽车的未来，人们关注的一个领域是如何建立必要的充电/加油基础设施，以及如何支付这些基础设施的费用。
作为汽车原始设备制造商的供应商，舍弗勒必须不断平衡实施新技术的成本与整体产品成本。我们需要专注于为我们的客户带来价值，这也将直接惠及最终用户。这种成本问题可以通过鼓励客户专注于总拥有成本(TCO)，因为减少计划外停机时间，提高生产率和降低燃料消耗都为机器所有者提供了直接的经济效益。我们面临的挑战是，为满足各种政府和市场要求，新技术所需的额外成本，要有一个可接受的回收期。
